【摘 要】
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为了提高红外激光图像的定位识别能力,提出基于机器学习的红外激光图像特征定位技术,采用红外遥感采集设备进行原始红外激光图像采集,采用多层Gabor小波降噪技术对采集的红外
【机 构】
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常州信息职业技术学院; 陕西师范大学计算机科学学院; 中车永济电机有限公司;
【基金项目】
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江苏高校品牌专业建设工程资助项目(No.PPZY2015A090)
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为了提高红外激光图像的定位识别能力,提出基于机器学习的红外激光图像特征定位技术,采用红外遥感采集设备进行原始红外激光图像采集,采用多层Gabor小波降噪技术对采集的红外激光图像进行降噪处理,采用Radon尺度变换技术进行红外激光图像的特征分量RGB分解,提取红外激光图像的光谱特征,对提取的特征量采用机器学习算法进行分类识别,实现红外激光图像特征定位。仿真结果表明,采用该方法进行红外激光图像特征定位的准确度较高,输出红外激光图像的峰值信噪比较高,特征分类的误分率较低,从而提高了红外激光图像的定位识别能力。
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